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数据保护手段 说明 静态数据保护 对于AI Gallery收集的用户个人信息中的敏感信息，如用户邮箱和手机号，AI Gallery在数据库中做了加密处理。其中，加密算法采用了国际通用的AES算法。
“数据库名称”：根据选择的队列展现所有的数据库，请在下拉框中选择您所需的数据库。 “表名称”：根据选择的数据库展现此数据库中的所有表。请在下拉框中选择您所需的表。 DLI的详细功能说明，请参见《DLI用户指南》。
在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集？ 目前只能指定切分比例，随机将样本划分到训练集或者验证集，不支持指定。 切分比例的指定： 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，
database_name String 导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。
Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发
对于用户提供的一些个人信息，AI Gallery会保存在数据库中。个人信息中的敏感信息，如手机，邮箱等，AI Gallery会在数据库中做加密处理。 AI Gallery的更多介绍请参见《AI Gallery》。 父主题： 安全
使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景
在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据？ ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前，请完成创建算法并上传至OBS桶。创建算法请参考开发用于预置框架训练的代码。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在ModelArts
MindStudio-Insight提供时间线视图、内存、算子耗时、通信瓶颈分析等功能，借助于数据库支持超大性能数据处理，可以支持20GB的集群性能文件分析，并且能够支持大模型场景下的性能调优，相比于Chrometrace、tensorboard等工具提供了更优的功能和性能。
以下是一些Function Calling的使用场景： 表1 Function Calling使用场景说明 使用场景 说明 增强能力 大模型通过Function Calling可以调用外部工具或服务，例如实时数据检索、文件处理、数据库查询等，从而扩展其能力。
ModelArts对存放关键数据的数据库部署了数据库安全服务。 云服务防抖动和遭受攻击后的应急响应/恢复策略 ModelArts服务具备租户资源隔离能力，避免单租户资源被攻击导致爆炸半径大，影响其他租户。
database_name String 导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。
database_name String 导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。
在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据？ 参考下载OBS文件到Notebook中的指导，将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题： Standard Notebook
准备数据 数据集版本发布失败 数据集版本不合格 父主题： 自动学习
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优
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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优
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